基于目标导向行为的高技术产业产品创新绩效

崔庆安，李晓艳

（1.郑州大学管理工程学院，河南郑州 450001；2.上海海事大学经济管理学院，上海 201306）

当前社会竞争日益激烈，高技术产业面临的环境日新月异，创新成为高技术产业应对外部环境变化的关键技能之一［1］。动态能力理论认为，进行产品创新是高技术产业提高经营效率、保持竞争优势的一项重要活动［2］。然而产品创新的成功与否受多种因素影响，通过创新理念、工艺和流程创新等途径都存在一定风险［3］，de Carvalho 等［4］提出产品开发技术的成功使用取决于相关业务的性质，并且产品创新成功的概率可能也较低，如何在尽可能规避这些风险的同时提高高技术产业的产品创新绩效是研究的一个关注点。邵云飞等［5］进行了R&D 人员和经费对专利申请量影响的实证研究，得出尽管我国生产总值（GDP）呈稳步上升趋势，但由于技术引进、研发投入力度较小等原因，使得整体创新绩效较低。Yu 等［6］以R&D 人员和资金、新产品开发资金、发明专利数量为研究变量，研究认为我国高技术产业有很强的发展潜力，然而目前的整体新产品创新绩效仅有42.9%。王飞航等［7］通过工业企业省际面板数据研究，得出自主研发对创新绩效有显著促进作用的结论。由于全球经济迅速发展，政府和企业越来越意识到环境挑战对企业绩效构成了障碍［8］，在高技术产业产品创新绩效的影响因素中，出口是促进我国高技术产业成长的重要途径［9］，如熊名宁等［10］通过对企业经营环境调查数据的进行Tobit 回归分析，得出出口战略对产品创新绩效的提升作用。陈钰［11］提出产品创新是一个包括研发和转化阶段的过程，其中，转化阶段是研发成果产出向经济效益转化的过程，这一过程也体现了新产品市场占有率的重要性，新产品销售收入是体现效益转化的一个重要指标，一定程度上反映了新产品在市场的受欢迎程度。基于以上分析，本文在研究高技术产业的产品创新绩效时，综合考虑了研发人员和资金投入、出口和新产品销售收入和生产总值等5 个指标。

虽然相关参考文献分别采用了问卷调查数据、新产品销售收入、专利数量等作为产品创新绩效的衡量指标，但是考虑到问卷调查填写存在较大的主观性，而新产品销售收入存在一定的延后性，因此本文以有效发明专利数量衡量产品创新绩效。鉴于企业进行产品创新的行为决策大多基于明确的目标，本文参考Kaplan 等［12］的研究，引入目标导向理论，站在一个更宏观的层面思考在产品当前状态不能满足用户需求的情况下，应该作出怎样的策略调整才能够扭转竞争劣势局面，以获取期望状态下的新产品创新绩效。参考David 等［13］、郭俊华等［14］的相关理论，企业依据市场特征、社会资本、政策调控等因素，寻求新的信息，在红海战略中争取机会，在蓝海战略中开创新的市场需求和空间，超越竞争的思想范围，从而主动进行适当的研发投入行为调整，体现了企业的目标导向行为。基于此，本文将目标导向行为界定为企业对研发人员与研发资金投入占比的调整，选用Michael 等［15］构建的面板向量自回归（PVAR）模型，从时间和地区两个维度进行分析，在时间序列基础上融入面板模型的优势，通过格兰杰因果检验、脉冲响应和方差分析，研究目标导向行为与高技术产业产品创新绩效的动态交互作用机制。

1 理论基础与研究假设

1.1 目标导向行为对产品创新绩效的影响

产品创新绩效的衡量需要体现产品新颖性以及企业新产品在市场的受欢迎程度，现有文献研究中对产品创新绩效的衡量方法有利用调查问卷进行量表设计、新产品销售收入以及专利指标等，考虑到问卷调查由于主观性原因，较难保证问卷结果的真实性，且不一定能够保证回收足够多的有效问卷。而新产品销售收入大都需要经过市场的研发阶段，转化成经济效益之后才方便得到较准确的数据，可能存在一定滞后性；另一方面，高技术产业的产品创新行为本身就存在一定风险，前期的研发投入与后期的经济效益不一定完全正相关。因此，考虑到指标本身的特点及数据的适用性，本文选取有效发明专利数量来衡量高技术产业的产品创新绩效，虽然发明专利很好地反映了产品的创造力和创新质量［16］，是创造性的客观指标之一，但是如果发明专利失去价值，则对企业产品创新绩效失去了贡献，因此本文选择有效发明专利数量作为衡量产品创新绩效的指标。

高技术产业作为我国国民经济和社会发展的重要支柱产业，其产品创新绩效的考核是促进创新质量和企业经营效率提升的重要途径。根据《中国高技术产业统计年鉴》，高技术产业（制造业）R&D经费逐年递增，在2019 年达到3 804.0 亿元；投入强度与营业收入比2.41%，较2018 年提高0.14%［17］，在利用当代尖端技术（即信息技术、生物工程和新材料等领域）生产高技术产品的高技术产业群中，研发人员与资金投入比重大。本文将企业主动调整研发人员与研发资金投入的占比，更好地制定战略目标，从而提高经济效益解释为目标导向行为，这是一个选择、寻找和实现目标的过程。基于此，本文提出假设1：

H1：目标导向行为正向影响高技术产业产品创新绩效。

H1a：研发人员投入对产品创新绩效有正向促进作用。

H1b：研发资金投入对产品创新绩效有正向促进作用。

1.2 战略能力的中介效应

战略能力的主要体现在于它是重新调整战略目标、资源配置和研发投入的关键［18］。为研究战略能力对目标导向行为与产品绩效创新之间的中介作用，本文将该指标定量化，并以出口和新产品销售收入进行衡量。新产品销售收入和出口收入能够很好地反映产品的市场占有率，是企业将目标导向行为转换成产品创新绩效策略的有效标度。随着市场全球化发展，出口和新产品销售收入对产品创新绩效的正向影响也得到广泛检验。一方面，出口在企业战略中的重要性呈现递增趋势，如Bottega 等［19］的实证研究表明，在不考虑非价格竞争力因素时，出口与产品创新绩效之间存在长期关系，且对高技术产业的产品创新绩效影响程度高于低技术产业。而对于中小企业而言，虽然出口提供了发现新的创新机会，但是也可能因其缺乏管理或营销资源、财务限制、缺乏出口市场知识而带来相关挑战［20］。另一方面，新产品销售收入具有市场属性，在一定程度上能够客观体现出产品创新的市场价值［21］。企业引入产品创新经常会面临销售收入的不确定性，但苹果公司近60%的销售收入来自过去4 年推出的产品［22］，因此新产品销售收入的重要性分析也是研究产品创新绩效的主要指标之一。基于此，本文提出假设2：

H2：战略能力在目标导向与产品创新绩效之间起正向中介作用。

1.3 宏观经济政策的调节作用

Gunarso 等［23］从资源型的角度分析，产品创新绩效涉及大量的技术资源支持、产品研发投入、专利发明数量等。此外，在宏观经济方面，高技术产业的产品创新绩效与研发支出占我国GDP 的比例密切相关［24］。熊彼特的创新理论提出，经济发展对产品创新很重要，创新也一直被视为国家或地区经济和竞争力长期增长和发展的重要因素［25］。GDP已在各种研究中被用作国家或地区经济增长的指标，González-Serrano 等［26］的研究表明，人均GDP 与所研究国家的创新绩效呈现显著正相关，对于高创新国家，通过对不同的创新相关指标如何影响创新绩效和人均GDP 进行层次回归建模和定性比较分析，相关结果较好地解释了企业获得投资和支持与高绩效之间的相关作用。黄寰等［27］通过实证研究得出我国各省份经济高质量发展变化趋势明显上升，经济发展较快和经济发展较慢地区的高技术产业均呈稳步递增趋势，但过慢的增长在一定程度上也抑制了该地区高技术产业的产品创新绩效。宏观经济政策的调控是影响企业产品创新的一个重要外部因素，一个地区的生产总值水平在一定程度上反映了当地的经济发展状况，政策调控也反映了市场的动荡性。基于此提出假设3：

H3：宏观经济调控正向调节目标导向对产品创新绩效的影响。

基于以上理论和相关研究，本文构建如图1 所示的研究模型，以有效发明专利数量作为衡量产品创新绩效的指标，在目标导向行为、战略能力层面加入宏观经济调控因素，研究其动态关系，进而得出目标导向行为对高技术产品创新绩效（有效发明专利数量）的影响机理。

图1 产品创新绩效研究模型

2 研究设计

2.1 数据来源与整理

本文以我国2008—2019 年28 个省份的高技术产业为研究对象，由于高技术产业是我国国民经济和社会发展的支柱性产业，因此通过高技术产业的相关实证指标，研究其对企业产品创新绩效的影响具有一定代表意义。本文数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》，其中缺少2018 年的数据，为了保证数据的完整性，选用国家统计局发布的《中国科技统计年鉴》（2018 年）中国高技术产业的相关数据。依据统计年鉴的划分标准，我国高技术产业有医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业以及信息化学品制造业等，随着科技和国民经济的发展变化，产业划分发生部分改变，各地区的经济也存在波动情况，导致某些地区某些年份的数据不完整，因此为了保证数据的完整性以及研究结果的可靠性，本文剔除掉2008—2019 年海南、西藏、青海三个省份的数据，选取剩余28 个省份具有强烈平衡性的面板数据。在指标选取方面，结合当前高技术产业产品创新绩效的相关研究，如Ponta 等［28］、支燕等［29］分别肯定了专利发明作为衡量绩效指标的可靠性、作为目标导向行为所主动调整的研发投入对企业产品创新绩效的影响。参考已有文献并结合本文研究内容，最终选取高技术产业数据的实证变量指标如表1 所示。

表1 企业产品创新绩效评价指标

本文对相关数据进行了如下处理：（1）剔除研究期内任一年度有严重数据缺失的样本城市；（2）为了降低数据的异方差性，对数据进行对数化处理，新的变量序列为有效发明专利对数化、R&D 人员数量对数化、R&D经费对数化、新产品开发资金对数化、新产品销售收入对数化、出口收入对数化、地区生产总值对数化；（3）将研发经费和新产品开发资金通过熵值法加权得到研发资金投入对数化lnrdk，将新产品销售收入和出口收入通过熵值法加权得到战略能力对数化指标lnrev，用取对数后的面板数据建立PVAR模型，各变量的描述性统计结果如表2所示。本文联合使用EViews10 和Stata16.0 软件对所获得的数据进行分析处理。

表2 变量描述性统计结果

2.2 模型选择

面板数据有个体维度i和时点维度t两个维度，一般表现形式为如下所示：

PVAR 模型通过拟合各因变量对其自身、所有其他因变量的滞后的多元面板回归，建立估计方程模型，考察多个变量间的动态互动关系，因此，本文构建PVAR（p）模型如下所示：

式（2）中：i为行业；t为时间；p为滞后期，Ξit为随机扰动项，且假设Ξit无序列相关。

由于PVAR 模型本身就是一个系统，其系数及显著性没有具体实际意义，因此一般不会对其局部方程作出解释，重点在于分析系统本身的变化情况，即进行脉冲响应分析和方差分解。其中，脉冲响应函数（IRF）是指一个因素冲击（即解释变量）变动一个单位的时候，被解释变量的动态变动路径，即研究某个变量在不同时期的影响效果，若长期趋于稳定则表示冲击效应基本不变化。而方差分解考察的是被解释变量方差的变动情况在多少程度上是源于自己和其他因素的影响，不同时点变量的预测方差可以分解为不同冲击解释的部分，从而进一步分析该变量波动的贡献。

本文通过构建PVAR 模型来系统探索以目标导向行为、战略能力及其宏观经济调控对提升企业产品创新绩效的影响。在构建模型过程中，本文将高技术产业的产品创新绩效（以有效发明专利数衡量）作为被解释变量，将目标导向行为（由研发人员数量和研发投入衡量）作为解释变量，加入以新产品销售收入和出口衡量的战略能力为中介变量，宏观经济政策为调节变量，基本操作流程如图2 所示。

图2 PVAR 基本操作流程

3 基于PVAR 模型的实证分析

3.1 面板单位根平稳性检验

由于宏观经济指标一般具有时间趋势和非平稳特征，而且平稳与非平稳数据的建模步骤和思路差别较大，因此为了避免可能出现的异方差和伪回归，确保研究的稳健性，在模型分析前需要进行单位根检验，以进一步确定是否需要进行协整检验。为确保检验结果的准确性和稳健性，本文联合使用了同质面板数据检验方法中的LLC 检验，以及异质面板数据检验方法中的IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher 检验，对我国高技术产业面板数据进行单位根检验，检验结果如表3 所示。

表3 样本地区高技术产业相关数据面板单位根检验结果

其中，检验类型为带截距项情形，即包含个体固定效应项，最大滞后阶数根据系统自动选择，滞后长度根据SIC 准则由系统给定，检验结果中Fisher检验的概率基于渐进卡方分布计算，其他检验均是基于渐进正态分布计算。表3 LLC、IPS、ADFFisher、PP-Fisher4 种检验方法的检验结果均显示，lnpatent、lnrdl、lnrdk、lnrev 和lngdp5 个变量在5%的显著性水平下，依据多数服从少数原则拒绝原假设，即原数据取对数后的序列为平稳序列，不需要进行协整检验，因此得出各变量均为0 阶单整序列。

3.2 确定最优滞后阶数

确定数据的平稳性之后，在对各变量取对数后的数据序列建立面板向量自回归模型过程中，为确保模型估计结果的有效性，首先需要确定模型的最优滞后阶数。一方面，滞后阶数越大越能反映模型的动态特质；但另一方面，滞后阶数如果选得很大，对数据量要求也越大。因此将赤池信息量准则（AIC）、贝叶斯信息量（BIC）和汉南-奎因信息量准则（HQIC）3 种方法同时作为5 个变量的最优滞后阶数选择准则，具体检验结果如表4 所示。通过表中信息可以得出，当滞后期为4 时，AIC、HQIC 结果均为最小，因此选择PVAR（4）模型来研究目标导向下研发人员数量、研发资金投入、销售收入和出口收入以及地区生产总值与有效发明专利的动态内生关系。

表4 样本地区高技术产业相关数据滞后阶数判断结果

3.3 PVAR 模型建立与格兰杰因果检验

确定模型的最优滞后阶数为4 阶后，建立基于PVAR（4）的面板数据模型，由于PVAR 是一种非理论性的模型，解释其系数的经济意义比较牵强，因此本文只给出估计的模型方程如式（3），针对实证结果的具体解释主要在于后面的脉冲响应分析和方差分解。

格兰杰因果检验结果可以说明解释变量滞后信息对被解释变量是否有预测能力，为进一步验证模型的估计结果，本文对所研究的5 个变量进行滞后4 阶的格兰杰因果检验，结果如表5 所示。检验结果显示，在5%的显著性水平下，研发人员投入和研发资金投入、新产品销售收入和出口收入、地区生产总值均是有效发明专利的格兰杰原因，说明目标导向行为直接影响企业产品创新绩效。此外，战略能力与宏观经济调控因素既对产品创新绩效有着直接影响，也通过对目标导向行为的格兰杰原因而间接影响企业产品创新绩效。

表5 样本地区高技术产业相关数据格兰杰因果检验结果

表5（续）

3.4 脉冲响应分析

通过格兰杰因果检验得出研究指标间存在因果关系，因此在PVAR 建模基础上进行脉冲响应研究目标导向行为对产品创新绩效的影响。在脉冲响应分析中，本文使用蒙特卡洛模拟（Monte-Carlo）300次，得到各变量滞后10 期产生的95%置信区间的脉冲响应函数图（见图3），其中横轴表示脉冲响应期数，纵轴表示实际响应值。中间实线代表脉冲响应函数的趋势，表示给解释变量一个冲击后，该被解释变量如何变化；上下两侧点虚线表示正负两倍标准差偏离线。

图3 各变量对自身的脉冲响应

图3反映了研究的各个指标对自身的信息冲击，由结果可知各指标对自身的信息冲击反应均显著为正，表明目标导向行为、战略能力以及宏观经济调控对自身有正反馈作用，地区生产总值对自身信息冲击呈现稳步提升趋势，对自身的增强效用较好。

图4 的结果显示，从目标导向的两个维度看，战略能力与宏观经济调控对于目标导向均具有正向影响作用，新产品销售收入和出口收入、地区生产总值对于研发人员投入的前期变动影响较小，且有1 期的滞后性，在第3 期之后逐步达到平稳甚至有减弱现象，其主要通过对研发资金投入的冲击影响目标导向行为。对来自战略能力的冲击，目标导向行为的反映较平稳，且在一定时期之后有下降的趋势，而宏观经济调控对于目标导向反映较迅速，且具有长期稳定的正反馈效益。

图4 目标导向行为的脉冲响应

当产品创新绩效作为响应变量时，首先，目标导向行为的研发人员投入维度对于产品创新绩效的前4 期变动较大，在第3 期达到拐点，对受到的冲击反应迅速上升一期，而后趋于平稳。目标导向行为的研发资金投入维度对于产品创新绩效前4 期反应较平稳，在第4 期达到拐点，从第4 期到第7 期逐步上升而后趋于平稳，表明目标导向对产品创新绩效的直接正向影响，验证了H1。其次，从战略能力的角度看，新产品销售收入与出口收入在较短时期内对于产品创新绩效具有较强的正反馈作用，第4 期之后虽然仍具有正反馈作用，但作用强度逐步减弱，表明其通过对目标导向的影响，间接正向影响产品创新绩效，验证了H2。最后，从宏观经济调控的角度看，通过对目标导向的调节作用，从第1期开始对产品创新绩效的信息冲击逐步上升，表明宏观经济政策对于企业产品创新绩效有着稳定的正向影响，验证了H3。

图5 产品创新绩效的脉冲响应

3.5 方差分解

方差分解通过考察各指标对被解释变量方差的变动情况的贡献率，从而为企业提供战略调整以及决策支持。本文在建立PVAR 模型的基础上，使用蒙特卡洛模拟300 次，选定滞后期为10 期的方差分解，在脉冲响应分析基础上，进一步分析目标导向对企业产品创新绩效的方差分解，以及战略能力和宏观经济调控作为中介对目标导向的影响，从而间接影响产品创新绩效的方差分解情况。由表6 检验结果可知，目标导向中研发人员和研发资金投入的贡献率接近，分别从第1 期的3.95%、2.55%上升到第10 期的13.46%、12.51%，每期的贡献率在逐步提升，并于第9 期趋向平稳，验证了H1，即目标导向行为正向影响企业产品创新绩效。此外，战略能力对企业产品创新绩效的直接影响较小，从其对目标导向的方差分解结果来看，其对研发人员和研发资金投入的贡献率分别从第1 期的7.53%、13.45%上升到第10 期的16.42%、31.62%，验证了H2，表明战略能力主要通过对目标导向的直接正向影响，从而间接正向影响企业产品创新绩效。最后，从方差分解结果发现，宏观经济调控对于目标导向的直接正向影响较小，而对于企业产品创新绩效的直接影响从第1 期的1.97%上升到第10 期的16.01%，且之后的贡献率仍处于稳步上升趋势，从而说明H3的不完全正确性，即宏观经济调控对企业产品创新绩效的影响可能并非主要通过对目标导向的作用，且有待进一步研究与验证。

表6 各变量方差分解结果

4 结论与建议

4.1 研究结论

本文选取2008—2019 年的我国高技术产业相关数据，通过剔除缺失值和数据初步整理，最终得到28 个省份的高技术产业面板数据，将7 个变量整合为5 个研究指标，并从3 个层面进行考量，分别是目标导向行为层面、战略能力层面、宏观经济层面。先后通过单位根检验、PVAR 建模、格兰杰因果检测、脉冲响应分析和方差分解，进行企业产品创新绩效影响因素的分析。得出结论为：

（1）通过对5 个变量的格兰杰因果检验结果进行分析得出，5%显著性水平下的目标导向、战略能力和宏观经济调控均是产品创新绩效的格兰杰因果检验，且战略能力和宏观经济调控通过对目标导向的直接调控影响企业产品创新绩效。

（2）通过对PVAR 模型的脉冲响应函数进行分析得出，目标导向对产品创新绩效的冲击在短期内有较大的波动，但其长期趋势均趋于平稳正强化，且研发资金投入对企业创新绩效的正向促进作用更强。战略能力对企业产品创新绩效的直接影响在长期趋势中有弱化的现象，而通过作用于目标导向进而影响产品创新绩效的趋势较平稳。地区生产总值作为宏观经济政策的调控策略，无论直接作用于目标导向还是企业产品创新绩效，其长期趋势都是正向平稳促进。

（3）通过对PVAR 模型的方差分解结果进行分析得出，目标导向行为下研发人员、研发资金投入对企业产品创新绩效均具有正反馈作用，且研发资金投入的贡献率变化略显著。战略能力作为通过对目标导向行为的调节，进而正向作用于企业产品创新绩效，由其对研发人员与研发资金投入的方差分解结果，发现战略能力对研发资金投入的贡献率更大。宏观经济调控对目标导向行为的贡献率较小，而直接对企业产品创新绩效表现出正方向贡献，虽然与假设的途径有所不一致，但结论均是正向促进企业产品创新绩效。

4.2 建议

综合以上分析，可以发现从长期来看，企业需要注重目标导向对于提升产品创新绩效的贡献，通过调整研发人员、资金投入比例，关注员工个体需要及组织目标，结合产品的销售收入与出口收入在市场的占有率以及宏观经济政策的调控，将目标导向作用于组织特征，制定企业在目标导向下提升产品创新绩效的策略。此外，我国高技术产业的企业产品创新绩效应着眼于原始创新、提高产品创新质量、增加有效发明专利数量，企业需要注重将目标导向作为组织特征，增加研发投入；同时，政府应多采取积极措施鼓励企业申请发明专利。

4.3 未来展望

由于各省份的经济发展存在差异，本文在研究高技术产业的产品创新绩效时选取了规模以上工业企业和大中型工业企业，未来研究可考虑将地区经济发展纳入研究特征；同时，将各个省份按照经济发展水平进行划分，进行有针对性的分组研究。另一方面，国家对于中小企业政策扶持力度越来越大，实施财政扶持、金融扶持、创新扶持、提供公共服务等，因此以中小企业为研究对象也可以作为未来的研究方向之一。